Neurol Rehabil 2008; 14 (6): 315–320 Originalarbeit
Vorhersage der funktionellen Erholung
bei Patienten nach Schlaganfall
H. Thieme1, 2, M. Pohl2
1Erste Europäische Schule für Physiotherapie, Ergotherapie und Sporttherapie,
Klinik Bavaria Kreischa, 2Klinik Bavaria Kreischa, Abteilung Frührehabilitation
Zusammenfassung
Hintergrund: Ziel der Arbeit ist die Überprüfung von Validität und Genauigkeit eines einfachen Modells
zur Vorhersage der funktionellen Erholung während der Rehabilitation nach Schlaganfall.
Methode: Der Barthel Index (BI), der Rivermead Mobility Index (RMI) und die Motor Function
Assessment Scale (MFAS) wurden zu Beginn, nach zwei bis vier Wochen und am Ende der Rehabilitation
erhoben. Mittels eines logarithmischen Modells wurden anhand der Werte der ersten beiden
Messungen die Ergebnisse der Abschlussmessung vorherbestimmt. Mittels Korrelation und linearer
Regression wurde die Genauigkeit der vorhergesagten gegenüber den realen Endergebnissen überprüft.
Ergebnisse: 23 Patienten im subakuten Zustand nach Schlaganfall wurden untersucht. Für den MFAS
und dem RMI konnten die Werte anhand der ersten beiden Messzeitpunkte mit einer hohen Genauigkeit
vorherbestimmt werden (R2 = 0,81 und 0,80). Die Genauigkeit der Vorhersage mittels dem BI
erwies sich als mäßig (R2 = 0,57).
Schlussfolgerung: Mit Hilfe des vorgestellten Modells lässt sich die funktionelle Erholung in der
Rehabilitation mittels MFAS und RMI mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Dabei erwies sich das
eingesetzte logarithmische Modell aufgrund seiner einfachen Anwendbarkeit als relevant für den
klinischen Einsatz.
Schlüsselwörter: Schlaganfall, Vorhersagemodell, funktionelle Erholung
Prediction of functional recovery in patients post stroke
H. Thieme, M. Pohl
Abstract
Background: The aim of this study was the investigation of validity and accuracy of a simple model to
predict functional recovery in stroke rehabilitation.
Method: Barthel Index (BI), Rivermead Mobility Index (RMI) and Motor Function Assessment Scale
(MFAS) were assessed at the beginning, between two and four weeks after and at the end of rehabilitation.
The outcome at the end of rehabilitation was predicted using the first two measurements in a
logarithmic model. Accuracy of the model was examined by using correlation and linear regression
between predicted and real outcome data.
Results: Twenty-three patients with subacute stroke were assessed. Outcome in MFAS and RMI could
be predicted with good accuracy (R2 = .81 and .80). Accuracy of the model using BI was moderate
(R2 = .57).
Conclusion: The presented model showed high accuracy in the prediction of functional recovery with
MFAS and RMI outcome. Because of its easy use the model is relevant for clinical application.
Key words: stroke, prediction, functional recovery
© Hippocampus Verlag 2008
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